求用SPSS做缺失值处理的期望最大化法与回归估计法的具体操作

求用SPSS做缺失值处理的期望最大化法与回归估计法的具体操作，谢谢各位高手指点！

回归估计在transform的缺失值处理里选一下就可以了，最大期望不会

请问epi可否教一下回归估计法？谢谢！

Analyze-Missing Value Analysis
patten 和 descriptive 是用于 分析缺失机制。

回归算法： 在 Estimation 中 选中 Regression , 然后 定义 varibles 和 regression 菜单中的选项。
EM算法： 在 Estimation 中 选中 EM,  然后 定义 varibles 和 EM 菜单 中的选项。

ps: 人大课堂 spss 高级课程中 缺失值分析入门中有详细介绍。

这个还真不清楚!

其实用spss 进行缺失值填充是很简单的，完全是菜单操作。

点击 spss中的Analyze-Missing Value Analysis
patten 和 descriptive 是用于 分析缺失机制。有 两种缺失可以用 统计方法处理： 完全随机缺失， 随机缺失

如果是 完全随机缺失，直接删除对结果的估计没有影响。
如果是 随机缺失， 可以用 回归算法， EM 算法处理。
回归算法： 在 Estimation 中 选中 Regression ,
EM算法： 在 Estimation 中 选中 EM

varibles中主要是定义 你打算用那些变量 去 进行 估计 。在勾选菜单时 如果不清楚哪个选框是什么含义，可以用右键单击 看看 说明 。 基本上自学都能懂， 很简单。

楼主的论坛币真多啊！！

附上一份 张文彤 spss缺失值处理的文章，讲的很清楚。

想请教下，除了删除个案法，缺失值通常采用哪种处理方法呢？

freereader 发表于 2014-5-23 14:52
想请教下，除了删除个案法，缺失值通常采用哪种处理方法呢？

回归算法和期望最大化算法都可以 前者适用数据缺失较少，缺失机制也较明确的情况 后者适用于变量间联系较为复杂 或缺失值较多的情况